Введение: необходимость доступного искусственного интеллекта в робототехнике
Чтобы робототехника действительно изменила промышленное применение, системы искусственного интеллекта должны быть доступными, настраиваемыми и удобными для пользователя. Инженерам необходима возможность настраивать, совершенствовать и программировать эти системы, не беспокоясь о проприетарном оборудовании или дорогостоящих консультантах. Это открывает более широкий спектр экспертных знаний, позволяя компаниям быстро масштабировать автоматизацию.
Проблемы собственных решений
Основным препятствием для внедрения гибкой автоматизации на основе ИИ в промышленности является распространение проприетарных решений, которые привязывают пользователей к конкретному оборудованию и экосистемам поставщиков. Эти решения скрывают основные алгоритмы и логику принятия решений, ограничивая прозрачность и гибкость. Более того, они создают зависимость от конкретных поставщиков для обновлений программного обеспечения, поддержки и замены оборудования, что вводит значительные риски в условиях нарушений цепочки поставок или изменяющихся операционных потребностей.
Уменьшение привязки к поставщику с помощью решений с открытой архитектурой
Системы искусственного интеллекта с открытой архитектурой, не зависящие от аппаратного обеспечения, решают эти проблемы, предлагая гибкость как в выборе оборудования, так и в настройке системы. Такая гибкость позволяет компаниям выбирать лучшие инструменты, соответствующие их потребностям, независимо от какой-либо экосистемы поставщиков. Это также упрощает поиск и устранение неисправностей, позволяя внутренним командам обслуживать и оптимизировать системы, не полагаясь на редких экспертов или внешних консультантов. Снижая эти барьеры, компании могут минимизировать риски простоев и сократить эксплуатационные расходы.
Важность модульной робототехники в системах комплектования и упаковки
Системы комплектования и упаковки представляют собой важнейшее применение робототехники искусственного интеллекта в промышленных условиях. Исторически этот процесс был трудоемким и подвержен ошибкам, особенно в средах с большим разнообразием SKU (единиц складирования) или быстро меняющимися продуктовыми линейками. Однако нынешним роботизированным системам часто не хватает адаптируемости, необходимой для решения такой сложности. Именно здесь проявляет себя независимый от аппаратного обеспечения ИИ, предоставляющий роботам возможность адаптироваться к разнообразным, непредсказуемым средам, не привязываясь к жестким заранее определенным рабочим процессам.
Спрос на такие системы будет быстро расти: по прогнозам, к 2030 году объемы комплектации и упаковки вырастут на 40%. Чтобы удовлетворить эти потребности, роботизированные системы должны быть одновременно гибкими и масштабируемыми — два качества, которые достижимы только за счет модульные системы искусственного интеллекта с открытой архитектурой.
Преодоление барьера SaaS
Одним из ключевых препятствий на пути внедрения ИИ в промышленной робототехнике является распространение проприетарных решений «Программное обеспечение как услуга» (SaaS). Для этого требуется специализированное оборудование и экспертные знания, что часто приводит к увеличению затрат на настройку и интеграцию. Компании могут оказаться в ситуации, когда неожиданные требования к настройке приводят к тому, что затраты на проект выходят за рамки бюджета или задерживают его развертывание. Эту проблему можно смягчить с помощью систем с открытой архитектурой, поскольку в этих решениях используются широко доступные, коммерчески проверенные технологии и стандарты.
Использование стандартизированных технологий для настройки
Аппаратно-независимые решения искусственного интеллекта должны основываться на отраслевых стандартах, таких как стандартный командный интерфейс робота (SRCI). Эти стандарты гарантируют, что роботизированная система может быть легко настроена любым инженером без необходимости специальных знаний в области патентованных систем. Благодаря этим решениям предприятия могут полагаться на широко доступные технологии визуализации, совместного использования данных и модификаций для конкретных приложений, сохраняя при этом гибкость в выборе оборудования. Этот подход имеет решающее значение для создания экосистемы роботов, управляемой искусственным интеллектом, которая способствует широкому внедрению, быстрому масштабированию и экономически эффективному развертыванию.
Долгосрочные преимущества решений с открытой архитектурой
Промышленный сектор вскоре столкнется с критической необходимостью в масштабируемых, эффективных роботизированных системах для удовлетворения растущих потребностей. Модульные решения с открытой архитектурой на основе ИИ являются ключом к обеспечению этого перехода. Минимизируя зависимость от экосистем единого поставщика, эти решения создают более адаптивный, прозрачный и экономически эффективный ландшафт робототехники. Это не только снижает риски в цепочке поставок, но и помогает компаниям опережать конкурентов на все более конкурентном рынке. В долгосрочной перспективе эти решения снизят затраты, улучшат эффективность процессов и способствуют более динамичному и устойчивому промышленному автоматизированному сектору.
Заключение: видение будущего промышленной робототехники
Чтобы по-настоящему раскрыть потенциал ИИ в промышленной автоматизации, необходимы решения с открытой архитектурой, не зависящие от аппаратного обеспечения. Обеспечивая гибкость в аппаратном обеспечении, программном обеспечении и экспертизе, эти системы позволяют инженерам разрабатывать индивидуализированные, масштабируемые роботизированные решения, которые могут адаптироваться к любым промышленным потребностям. Более широкая доступность этих технологий снизит затраты, повысит эффективность и ускорит темпы инноваций в области робототехники.
